Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
Yazılı Metin için Beyin-Bilgisayar Arayüzü
BrainGate İşbirliği'ndeki araştırmacılar (Brown Üniversitesi, Massachusetts Genel Hastanesi, Harvard Tıp Fakültesi, Providence VA Tıp Merkezi, Stanford Üniversitesi ve Case Western Reserve Üniversitesi'nden…
BrainGate İşbirliği'ndeki araştırmacılar (Brown Üniversitesi, Massachusetts Genel Hastanesi, Harvard Tıp Fakültesi, Providence VA Tıp Merkezi, Stanford Üniversitesi ve Case Western Reserve Üniversitesi'nden araştırmacılar) beyin-bilgisayar arayüzlerinin yeni bir yinelemesini geliştirdiler. Omurga yaralanması olan bir hasta, bilgisayar ekranına metin yazmak için her harfi elle yazmayı hayal ediyor ve beynine yerleştirilen sensörler, her harfin benzersiz sinirsel imzasını tanıyarak, dakikada 90 karakterlik nispeten hızlı bir yazma hızına izin veriyor. Sistemin, ağır yaralı hastaların başkalarıyla iletişim kurmasına ve interneti daha kolay kullanmasına izin verebileceği öngörülüyor.
Beyin-bilgisayar arayüz teknolojisi hızla gelişiyor. Birçok sistem, hastaların robotik protezleri ve tekerlekli sandalyeleri kontrol etmesine izin vermeye odaklanmış durumda. Bununla birlikte, yazılı kelime, özellikle giderek artan dijital toplumumuzda son derece önemli ve onu bu hastalar için daha erişilebilir kılan teknolojiler aynı derecede önem teşkil ediyor.
Bu son sistem, bir kişinin yalnızca bir sayfaya her harfin yazılmasıyla ilgili el hareketlerini yaptıklarını hayal ederek "yazmasına" olanak tanıyan bir beyin-bilgisayar arayüzü. Şimdiye kadar, felçli bir hastanın bir beyin-bilgisayar arayüzü ile belirlenen dakikada 40 karakterlik önceki rekorunu iki katından fazla artırmasına izin vererek çok başarılı oldu.
Çalışmaya katılan bir araştırmacı olan Leigh Hochberg, Brown Üniversitesi'nde yaptığı bir duyuru ile “BrainGate konsorsiyum araştırmamızın önemli bir misyonu, şiddetli konuşma veya motor bozuklukları olan insanlar için hızlı, sezgisel iletişimi yeniden sağlamaktır. El yazısının hızlı ve doğru sinirsel kod çözme gösterimi, klinik olarak yararlı nöroteknolojilerin geliştirilmesinde heyecan verici yeni bir sayfa açıyor.” dedi.
Sistemin önceki sürümleri, katılımcıların bir imleci sanal klavye içeren bir ekranda hareket ettirmeyi ve ardından istenen harfi seçmeyi düşünmesini içeriyordu. Şimdi ise ekip, beynin sağ el ve kol hareketiyle ilişkili bölgesine iki elektrot yerleştirdi. Katılımcı belirli bir mektubu elle yazmayı hayal ettiğinde, bu, sistemin bir makine öğrenme algoritması aracılığıyla öğrendiği benzersiz bir sinirsel imza oluşturdu. Benzer hareketlerin tekrarlanması, sistemin hangi harfin amaçlandığını hızlı bir şekilde tespit etmesini ve ekranda göstermesini sağlıyor.
Beyin-bilgisayar arayüz teknolojisi hızla gelişiyor. Birçok sistem, hastaların robotik protezleri ve tekerlekli sandalyeleri kontrol etmesine izin vermeye odaklanmış durumda. Bununla birlikte, yazılı kelime, özellikle giderek artan dijital toplumumuzda son derece önemli ve onu bu hastalar için daha erişilebilir kılan teknolojiler aynı derecede önem teşkil ediyor.
Bu son sistem, bir kişinin yalnızca bir sayfaya her harfin yazılmasıyla ilgili el hareketlerini yaptıklarını hayal ederek "yazmasına" olanak tanıyan bir beyin-bilgisayar arayüzü. Şimdiye kadar, felçli bir hastanın bir beyin-bilgisayar arayüzü ile belirlenen dakikada 40 karakterlik önceki rekorunu iki katından fazla artırmasına izin vererek çok başarılı oldu.
Çalışmaya katılan bir araştırmacı olan Leigh Hochberg, Brown Üniversitesi'nde yaptığı bir duyuru ile “BrainGate konsorsiyum araştırmamızın önemli bir misyonu, şiddetli konuşma veya motor bozuklukları olan insanlar için hızlı, sezgisel iletişimi yeniden sağlamaktır. El yazısının hızlı ve doğru sinirsel kod çözme gösterimi, klinik olarak yararlı nöroteknolojilerin geliştirilmesinde heyecan verici yeni bir sayfa açıyor.” dedi.
Sistemin önceki sürümleri, katılımcıların bir imleci sanal klavye içeren bir ekranda hareket ettirmeyi ve ardından istenen harfi seçmeyi düşünmesini içeriyordu. Şimdi ise ekip, beynin sağ el ve kol hareketiyle ilişkili bölgesine iki elektrot yerleştirdi. Katılımcı belirli bir mektubu elle yazmayı hayal ettiğinde, bu, sistemin bir makine öğrenme algoritması aracılığıyla öğrendiği benzersiz bir sinirsel imza oluşturdu. Benzer hareketlerin tekrarlanması, sistemin hangi harfin amaçlandığını hızlı bir şekilde tespit etmesini ve ekranda göstermesini sağlıyor.